توقع الوزن الديناميكي لجسم الخنازير غير المقيدة من الصور باستخدام كاميرا RGB-D

تُعد الزيادة اليومية المتوسطة مؤشراً على معدل النمو وكفاءة التغذية والحالة الصحية الحالية لأنواع الماشية بما في ذلك الخنازير. يساعد الرصد المستمر للزيادة اليومية في الخنازير المربين على تحسين أداء النمو مع ضمان رفاهية الحيوانات واستدامتها، مثل تقليل ردود فعل الإجهاد وهدر الأعلاف. تم استخدام رؤية الحاسوب للتنبؤ بوزن الجسم الحي من صور الفيديو دون التعامل المباشر مع الخنزير. في معظم الدراسات، تم تصوير مقاطع الفيديو بينما كانت الخنازير مقيدة في محطة وزن أو منطقة تغذية لتسهيل جمع البيانات. النهج البديل هو التقاط الفيديو بينما يُسمح للخنازير بالتحرك بحرية داخل بيئتها السكنية، مما يمكن تطبيقه بسهولة على نظام الإنتاج حيث لا يحتاج الأمر إلى إنشاء محطة تصوير خاصة. كان الهدف من هذه الدراسة هو إنشاء نظام رؤية حاسوبية عن طريق جمع مقاطع فيديو RGB-D لالتقاط صور حمراء وخضراء وزرقاء من الأعلى (RGB) وصور العمق للخنازير غير المقيدة والتي تنمو للتنبؤ بوزن جسمها بمرور الوقت. على مدار 38 يوماً، تم تسجيل فيديو لثمانية خنازير لمدة تقارب 3 دقائق يومياً، بمعدل 6 إطارات في الثانية، وتم وزنها يدويًا باستخدام ميزان إلكتروني. تم تطوير خط معالجة الصور في بايثون باستخدام OpenCV لمعالجة الصور. على وجه التحديد، تم تقسيم كل خنزير ضمن إطار RGB بواسطة خوارزمية تحديد العتبات، وتم التعرف على محيط الخنزير لاستخراج طوله وعرضه. تم تقدير ارتفاع الخنزير من صور العمق الملتقطة بواسطة جهاز استشعار العمق بالأشعة تحت الحمراء. شمل التحكم في الجودة إزالة الخنازير التي كانت تلمس السور وتجالس، بالإضافة إلى تلك التي تظهر شكل مشوه للغاية أو ضبابية في الحركة بسبب حركتها المتكررة. أدى ملاءمة جميع أوصاف الصور الشكلية في نماذج مختلطة خطية بشكل متزامن إلى الحصول على معاملات تحديد للتنبؤ تتراوح من 0.72 إلى 0.98، و0.65 إلى 0.95، و0.51 إلى 0.94، و0.49 إلى 0.93 للتنبؤ في مدى 1-، 2-، 3-، و4- يومًا على التوالي، من وزن الجسم في التحقق المتقاطع لسلاسل الزمن. بناءً على النتائج، نستنتج أن نظام التصوير القائم على مستشعر RGB-D مع خط معالجة الصور في بايثون يمكن أن يوفر مقاربة فعالة للتنبؤ بوزن الجسم الحي للخنازير غير المقيدة من الصور.